From-scratch Foundation Model CLEVI AI(ivy)

“ບໍລິສັດຂະໜາດນ້ອຍສາມາດສ້າງໂມເດວພາສາ AI ຂະໜາດໃຫຍ່ພິເສດລະດັບດີທີ່ສຸດໃນໂລກໄດ້ແນວໃດ?”

ສະຕາດອັບຂະໜາດນ້ອຍສາມາດສ້າງໂມເດວພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ພິເສດໄດ້ແນວໃດ?

ນັບຕັ້ງແຕ່ CLEVI ເປີດເຜີຍ Foundation Model ຂະໜາດ 1.4 ພັນຕື້ພາຣາມິເຕີ, ນີ້ແມ່ນຄຳຖາມທີ່ໄດ້ຮັບຫຼາຍທີ່ສຸດ.

ໃນຂະນະທີ່ຫຼາຍບໍລິສັດພຽງແຕ່ປັບແຕ່ງໂມເດວໂອເພນຊອດຢ່າງງ່າຍດາຍ, CLEVI ໄດ້ດຳເນີນທຸກຂັ້ນຕອນດ້ວຍຕົນເອງ ຕັ້ງແຕ່ການເກັບກຳຂໍ້ມູນ, ການອອກແບບໂມເດວ, ການຝຶກຮຽນແບບກະຈາຍຂະໜາດໃຫຍ່ ຈົນເຖິງການກວດສອບຄຸນນະພາບ.

ຄວາມລັບແລະຈຸດແຂງດ້ານການແຂ່ງຂັນນັ້ນຈະຖືກແນະນຳຢ່າງລະອຽດດ້ານລຸ່ມນີ້.

1. ບໍລິສັດຂະໜາດນ້ອຍສ້າງໂມເດວພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ພິເສດໄດ້ບໍ?

ໃນເດືອນກໍລະກົດ 2025, ເມື່ອ CLEVI ເປີດເຜີຍໂມເດວພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ພິເສດທີ່ພັດທະນາຂຶ້ນເອງສູ່ຕະຫຼາດ, ລູກຄ້າ (ຜູ້ໃຊ້) ຈຳນວນຫຼາຍຕ່າງພາກັນປະຫຼາດໃຈແລະສົງໄສ. “ແມ່ນພັດທະນາເອງແທ້ບໍ?” “ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ດັດແປງໂມເດວໂອເພນຊອດເລັກນ້ອຍບໍ?”

ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ມີຫຼາຍບໍລິສັດທັງໃນແລະຕ່າງປະເທດທີ່ພຽງແຕ່ເຮັດການຮຽນຮູ້ຖ່າຍໂອນ (fine-tuning) ໃຫ້ກັບໂມເດວໂອເພນຊອດ ແລ້ວໂຄສະນາວ່າເປັນໂມເດວຂອງຕົນເອງ.

ແຕ່ CLEVI ໄດ້ນຳສະເໜີ **‘From-scratch Foundation Model’**.

ນັ້ນໝາຍຄວາມວ່າ ທຸກຂັ້ນຕອນ ຕັ້ງແຕ່ການເກັບກຳຂໍ້ມູນ, ການອອກແບບໂມເດວ, ການຝຶກຮຽນແບບກະຈາຍຂະໜາດໃຫຍ່ ຈົນເຖິງການກວດສອບຄຸນນະພາບ ລ້ວນແຕ່ຖືກອອກແບບແລະດຳເນີນການໂດຍກົງ.

2. ເຫດຜົນທີ່ການພັດທະນາໂມເດວພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ພິເສດເປັນເລື່ອງຍາກ

ເພື່ອຝຶກຮຽນ From-Scratch Foundation Model, ຈຳເປັນຕ້ອງຝຶກຮຽນທຸກລາຍການດ້ານລຸ່ມນີ້.

ຊຸດຂໍ້ມູນຄຸນນະພາບສູງຂະໜາດໃຫຍ່

• ຄວາມຫຼາກຫຼາຍ: ຮັບປະກັນຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງພາສາ, ໂດເມນ ແລະຮູບແບບ (ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ ແລະອື່ນໆ)
• ການກັ່ນຕອງ: ກຳຈັດສິ່ງລົບກວນ, ຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ, ກັ່ນຕອງຂໍ້ມູນຊ້ຳຊ້ອນ/ເປັນອັນຕະລາຍ
• ໃບອະນຸຍາດ: ກຳນົດລິຂະສິດແລະສິດການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫ້ຊັດເຈນ

ໂຄງສ້າງພື້ນຖານການຄຳນວນຂະໜາດໃຫຍ່

• ຄລັສເຕີ GPU/TPU ປະສິດທິພາບສູງ: ຮວມອຸປະກອນຫຼາຍພັນ~ຫຼາຍໝື່ນໂນດ ເພື່ອຮອງຮັບເຕັກໂນໂລຊີການຝຶກຮຽນແບບກະຈາຍຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່
• ເຟຣມເວີກການຝຶກຮຽນແບບກະຈາຍທີ່ມີປະສິດທິພາບ: DeepSpeed, Megatron-LM, Ray ແລະອື່ນໆ
• ສະຕໍເຣດ/ເຄືອຂ່າຍ: ການນຳເຂົ້າ-ສົ່ງອອກຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະສະພາບແວດລ້ອມເຄືອຂ່າຍຄວາມໄວສູງ

ການອອກແບບສະຖາປັດຕະຍະກຳໂມເດວ

• ສະທ້ອນໂຄງສ້າງລ່າສຸດ: Transformer, MoE(Mixture of Experts), ມັລຕິໂມດັລ ແລະອື່ນໆ
• ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍ: ພິຈາລະນາຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍຈຳນວນພາຣາມິເຕີ, ຈຳນວນເລເຢີ, ຄວາມຍາວຂອງອິນພຸດ ແລະອື່ນໆ
• ປະສິດທິພາບ: ເພີ່ມປະສິດທິພາບຄວາມໄວໃນການຝຶກຝົນ/ການອະນຸມານ ແລະການໃຊ້ຄວາມຈຳ

ຍຸດທະສາດແລະອັນກໍຣິທຶມການຝຶກຝົນ

• ເປົ້າໝາຍການຝຶກຝົນລ່ວງໜ້າ: ໂມເດວພາສາ (ເຊັ່ນ next token prediction), ມັລຕິໂມດັລ (ເຊັ່ນ contrastive learning) ແລະອື່ນໆ
• ເຕັກນິກການປັບໃຫ້ເໝາະສົມ: mixed precision, gradient accumulation, learning rate schedule ແລະອື່ນໆ
• ການເຮັດໃຫ້ເປັນປົກກະຕິ/ການສ້າງຄວາມສະຖຽນ: dropout, layer norm, weight decay ແລະອື່ນໆ

ລະບົບການປະເມີນແລະການກວດສອບ

• ຊຸດເບັນຊ໌ມາກ: ນຳໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນມາດຕະຖານ (Benchmarks)
• ການປະເມີນພາຍໃນ: ປະເມີນໂດຍອີງໃສ່ສະຖານະການນຳໃຊ້ຈິງ
• ການຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ: ກວດສອບຄຸນນະພາບ, ອະຄະຕິ ແລະຄວາມປອດໄພ ໃນລະຫວ່າງ/ຫຼັງການຝຶກຝົນ

ບຸກຄະລາກອນແລະສັກກະຍະພາບຂອງອົງກອນ

• ນັກຄົ້ນຄວ້າ AI/ML: ອອກແບບໂມເດວ, ພັດທະນາອັນກໍຣິທຶມ
• ວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ: ເກັບກຳ/ປັບປຸງ/ຈັດການຂໍ້ມູນ
• ວິສະວະກອນໂຄງລ່າງ: ລະບົບແຈກຢາຍ, ການຈັດການຄລາວ/ອອນພຣີມິສ
• ຜູ້ຈັດການໂຄງການ: ການຈັດການກຳນົດເວລາ, ງົບປະມານ ແລະຄຸນນະພາບ

ການພິຈາລະນາດ້ານຈະລິຍະທຳ·ກົດໝາຍ·ຄວາມປອດໄພ

• ຈະລິຍະທຳ AI: ອະຄະຕິ, ຄວາມປອດໄພ, ຄວາມໂປ່ງໃສ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບ
• ການປະຕິບັດຕາມກົດໝາຍ: ຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ, ລິຂະສິດ, ອະທິປະໄຕດ້ານຂໍ້ມູນ
• ຄວາມປອດໄພ: ປ້ອງກັນການຮົ່ວໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນ/ໂມເດວ, ຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ

ປັດຈຸບັນ ບຸກຄະລາກອນຄົ້ນຄວ້າ AI ທົ່ວໂລກມີປະມານ 2,000 ຄົນ ແລະແມ່ນແຕ່ຈຳນວນນີ້ສ່ວນໃຫຍ່ກໍກະຈຸກຕົວຢູ່ໃນບໍລິສັດເທັກໂນໂລຊີຂະໜາດໃຫຍ່ເຊັ່ນ META, Google ແລະ XAI. ທີມງານພາຍໃນປະເທດທີ່ສາມາດອອກແບບທຸກຢ່າງໂດຍກົງ ຕັ້ງແຕ່ການເກັບກຳຂໍ້ມູນໄປຈົນເຖິງໂຄງລ່າງການຝຶກຝົນຂະໜາດໃຫຍ່ ເພື່ອສ້າງ Foundation ໂມເດວ ມີໜ້ອຍຫຼາຍ.

3. ສ້າງໂມເດວພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ພິເສດດ້ວຍບຸກຄະລາກອນຈຳນວນໜ້ອຍ

ທ່ານອີຮວານໂຮ ໄດ້ກໍ່ຕັ້ງບໍລິສັດ (Clevi) ເມື່ອ 3 ປີກ່ອນ ໂດຍອີງໃສ່ປະສົບການຄົ້ນຄວ້າດ້ານ deep learning ແລະ machine learning ມາຫຼາຍກວ່າ 10 ປີ ພ້ອມເປົ້າໝາຍວ່າ “ຈະສ້າງ AI ທີ່ດີທີ່ສຸດໃນໂລກ”

ບໍລິສັດໄດ້ອອກແບບທຸກຂັ້ນຕອນດ້ວຍຕົນເອງ ເຊັ່ນ ການສ້າງ data pipeline ຂອງບໍລິສັດ, ການອອກແບບໂຄງລ່າງ deep learning ແບບແຈກຢາຍຂະໜາດໃຫຍ່, ການພັດທະນາໂຄງສ້າງໂມເດວ ແລະການກວດສອບຄຸນນະພາບ ຈົນມີຄວາມສາມາດທີ່ຈຳເປັນຕໍ່ການພັດທະນາ Foundation Model.

ຈາກຜົນການຝຶກຝົນໂມເດວຫຼາຍຄັ້ງ ປັດຈຸບັນຈຶ່ງມີໂມເດວ Clevi-5-x ທີ່ສາມາດທຽບກັບໂມເດວລະດັບດີທີ່ສຸດໃນໂລກໄດ້.

ເພື່ອຝຶກສອນໂມເດວພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ຫຼາຍໃຫ້ມີປະສິດທິຜົນ ຈຳເປັນຕ້ອງມີໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ GPU ຈຳນວນຫຼາຍແຕ່ຫຼາຍຮ້ອຍເຖິງຫຼາຍພັນເຄື່ອງເຂົ້າເປັນຄລັດເຕີ ເພື່ອສາມາດປະມວນຜົນການຄຳນວນເຖິງຫຼາຍສິບພັນລ້ານຄັ້ງຕໍ່ວິນາທີພ້ອມກັນ. ໃນຂະບວນການນີ້ ເຕັກໂນໂລຊີທີ່ຫຼຸດການຊິ້ງກັນຂອງການຄຳນວນ ແລະຄວາມລ່າຊ້າໃນການສື່ສານໃນສະພາບແວດລ້ອມແບບແຈກຢາຍຂະໜາດໃຫຍ່ໃຫ້ໜ້ອຍທີ່ສຸດແມ່ນສຳຄັນຫຼາຍ. ຈົນເຖິງປັດຈຸບັນ ບໍລິສັດສ່ວນໃຫຍ່ພາຍໃນປະເທດບໍ່ສາມາດຝຶກສອນໂມເດວໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ ເນື່ອງຈາກບໍ່ມີ “ອັນກໍຣິທຶມຄວບຄຸມທີ່ແມ່ນຍຳ”. ທ່ານ Lee Hwan-ho, CEO ຂອງ Clevi, ໄດ້ພັດທະນາອັນກໍຣິທຶມຄວບຄຸມການຄຳນວນແບບແຈກຢາຍທີ່ເປັນເອກະລັກນີ້ຂຶ້ນເອງ ແລະປະສົບຜົນສຳເລັດໃນການຝຶກສອນໂມເດວພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ຫຼາຍຂະໜາດ 1.4 ລ້ານລ້ານ (1.4 Trillion) ພາຣາມິເຕີເປັນຄັ້ງທຳອິດໃນປະເທດ.

4. ເຫດຜົນທີ່ສາມາດພັດທະນາໂມເດວຫຼາກຫຼາຍໄດ້ດ້ວຍບຸຄະລາກອນນັກພັດທະນາຈຳນວນໜ້ອຍ

ບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຊີຂະໜາດໃຫຍ່ສ່ວນໃຫຍ່ກໍມີເຕັກໂນໂລຊີຄວບຄຸມໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະເຕັກໂນໂລຊີກັ່ນຕອງຂໍ້ມູນ.

ເພື່ອຈັດການສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ ຈຳເປັນຕ້ອງມີນັກວິໄຈຫຼາຍຮ້ອຍເຖິງຫຼາຍພັນຄົນ.

ແຕ່ Clevi ສາມາດພັດທະນາ ແລະຄອບຄອງໂມເດວຫຼາກຫຼາຍໄດ້ດ້ວຍບຸຄະລາກອນນັກວິໄຈຈຳນວນໜ້ອຍ.

ເປັນໄປໄດ້ແນວໃດ?

Clevi ພັດທະນາ ແລະຄອບຄອງໂມເດວຫຼາກຫຼາຍໄດ້ດ້ວຍບຸຄະລາກອນຈຳນວນໜ້ອຍ ໂດຍໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີ Teacher-Student Model(Knowledge Distilation).

ດັ່ງນັ້ນ ມາເບິ່ງເຕັກໂນໂລຊີ Teacher-Student ກັນ.

Teacher-Student(ການກັ່ນຄວາມຮູ້)

ເຕັກໂນໂລຊີ Teacher-Student ເວົ້າງ່າຍໆຄື ເຕັກໂນໂລຊີທີ່ປະເມີນ ແລະໃຫ້ຄຳຕິຊົມໂມເດວລູກ (Student Model) ຜ່ານໂມເດວພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ຫຼາຍ (Teacher Model) ເພື່ອພັດທະນາໂມເດວຫຼາກຫຼາຍໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ ໂດຍໃຊ້ບຸຄະລາກອນຈຳນວນໜ້ອຍແທນນັກວິໄຈຫຼາຍຮ້ອຍຄົນ.

• Mother Model(ໂມເດວຂະໜາດໃຫຍ່ຫຼາຍ) ປະເມີນ ແລະໃຫ້ຄຳຕິຊົມແກ່ໂມເດວໃນຫຼາຍສາຂາ ແລະແທນນັກວິໄຈຫຼາຍຮ້ອຍຄົນ.
• ຫາກດຳເນີນການຝຶກສອນດ້ວຍວິທີນີ້ຜ່ານ Clevi-x-platform ຈະສາມາດຝຶກສອນ ແລະນຳໃຊ້ໂມເດວປະສິດທິພາບສູງ ເຊັ່ນ Reasoning, VLM, Physical AI, Coding Agent ໄດ້ພາຍໃນ 10~15 ວັນ.

Clevi Coding Agent

Clevi Phsycal AI Learning Platform

VLM-ຮູບແບບພາສາ-ວິໄສທັດ

ເອເຈັນຄວາມປອດໄພ

5. ຄວາມແຕກຕ່າງດ້ານເຕັກໂນໂລຊີ·ຄຸນນະພາບຂອງ Clevi-x-platform

ປະສິດທິພາບ·ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍຂອງໂມເດວ

• ຄວາມໄດ້ປຽບດ້ານການອະນຸມານ (CoT/Reasoning): cip-5-x ລວມການອະທິບາຍເຫດຜົນແບບເປັນຂັ້ນຕອນ ແລະການສະແດງຫຼັກຖານໄວ້ໃນປັດຊະຍາການອອກແບບ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສາມາດດ້ານການຄຳນວນ ແລະການຕີຄວາມທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືສູງໃນການແກ້ໄຂບັນຫາດ້ານວິທະຍາສາດ·ຄະນິດສາດ·ວິສະວະກຳ. ອີງຕາມມາດຕະຖານເບັນຊ໌ມາກພາຍໃນ, ກຳລັງອອກແບບ·ດຳເນີນງານໂດຍມີເປົ້າໝາຍດ້ານປະສິດທິພາບໃນລະດັບ GPT-5 ຫຼືສູງກວ່າ, ແລະຈັດການຄວາມສາມາດໃນການເຮັດຊ້ຳ·ການກວດສອບໄດ້ພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂພຣອມພ໌ດດຽວກັນເປັນຕົວຊີ້ວັດຄຸນນະພາບຫຼັກ.

• ມັນຕິໂມດັລຄົບທຸກຊ່ວງ: ສາມາດຜະລິດ·ປະກອບ VLM ແບບມຸ່ງເປົ້າໝາຍ (cip-5-vision), ໂມເດວປະມວນຜົນມັນຕິໂມດັລຂະໜາດໃຫຍ່ (ivy-4-mm) ແລະໂມເດວແບບເບົາສຳລັບອຸປະກອນ (ivy-3-text) ໃນແພລັດຟອມດຽວ, ເຮັດໃຫ້ສາມາດເລືອກການປະສົມຜະສານທີ່ເໝາະສົມຕາມລັກສະນະຂອງວຽກງານ (ຄົ້ນຫາ/ຈັດປະເພດ/ສະຫຼຸບ vs. ອະນຸມານ/ອະທິບາຍ/ດຳເນີນງານ).

ຄວາມເໝາະສົມສຳລັບອົງກອນ

• ຄວາມປອດໄພ·ຄວາມພ້ອມໃຊ້ງານແບບ On-premises: ດຳເນີນງານຕະຫຼອດຂະບວນການໃນເຄືອຂ່າຍປິດ (ນຳເຂົ້າ-ຝຶກຝົນ-ໃຫ້ບໍລິການ-ສຳຮອງຂໍ້ມູນ), ອອກແບບ HA, ຂະຫຍາຍແບບໂມດູນ, ແລະແຍກປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ·ພາຣາມິເຕີໂມເດວດ້ວຍ SVCE(ສະພາບແວດລ້ອມດຳເນີນງານທີ່ປອດໄພແບບແຍກສ່ວນ).
• ການນຳໃຊ້·ການຂະຫຍາຍຢ່າງວ່ອງໄວ: ສະໜັບສະໜູນການນຳໃຊ້·ດຳເນີນງານຢ່າງວ່ອງໄວດ້ວຍ Ivy Chat(ການສົນທະນາ/ເອເຈັນມັນຕິໂມດັລສຳລັບວຽກງານ), API Platform(ແພລັດຟອມ SaaS ມາດຕະຖານສາກົນ).

ຄວາມແຕກຕ່າງດ້ານ Physical AI

• ເພີ່ມປະສິດທິພາບການຝຶກຝົນ·ຄວາມສາມາດປັບຕົວໃນພາກສະໜາມດ້ວຍການປະສົມຜະສານການຈຳລອງທີ່ອີງໃສ່ NVIDIA Isaac ກັບການຮຽນຮູ້ເສີມທີ່ອີງໃສ່ວິວັດທະນາການ (Evolutionary RL), ການຖ່າຍໂອນ Sim2Real ແລະການຝຶກຝົນແບບຂະໜານດ້ວຍຂໍ້ມູນສັງເຄາະ. ຈຸດເດັ່ນຄືການຄອບຄຸມຕັ້ງແຕ່ດິຈິຕອນ-ການຮຽນຮູ້ດ້ານຫຸ່ນຍົນ-ການນຳໄປໃຊ້ງານ, ເຊິ່ງມີສິ່ງທົດແທນຢ່າງຈຳກັດ.

ຄຸນນະພາບການບໍລິການ·ທຳມະພິບານ

• ຈັດການເວີຊັນຂອງໂມເດວ/ພຣອມພ໌ດ/ເຄື່ອງມື, ຊຸດປະເມີນ (ຄວາມຮູ້ພາສາເກົາຫຼີ·ອັງກິດ, ວຽກງານສະເພາະອຸດສາຫະກຳ, ຕົວຊີ້ວັດພາບຫຼອນ·ຄວາມປອດໄພ), ການຄຸ້ມຄອງການປ່ຽນແປງ (SLO/SLA), ແລະການຕິດຕາມການດຳເນີນງານ (ເວລາໜ່ວງ·ອັດຕາສຳເລັດ·TCO) ຜ່ານຂັ້ນຕອນຂອງແພລັດຟອມດຽວ.

ປັດຈຸບັນ ໃນປະເທດເກົາຫຼີມີບໍລິສັດບໍລິການໂມເດວ AI ຫຼາຍກວ່າປະມານ 300 ແຫ່ງ, ແຕ່

ບໍລິສັດທີ່ສາມາດສະໜອງບໍລິການ On-premises ແລະຄລາວດ໌ພ້ອມກັນ ຜ່ານໂມເດວພື້ນຖານທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງແລະເປັນເອກະລັກ ມີພຽງ CLEVI ເທົ່ານັ້ນ.

6. ວິທີນຳໃຊ້ໂມເດວພາສາໃນອຸດສາຫະກຳ

ເນື່ອງຈາກການນຳ AI ມາໃຊ້ຕ້ອງການການລົງທຶນຈຳນວນຫຼາຍ ແລະການກວດສອບຢ່າງລະອຽດ, ຂັ້ນຕອນການປຽບທຽບແລະທົດລອງໂດຍກົງວ່າໂຊລູຊັນນັ້ນຊ່ວຍອົງກອນໄດ້ຈິງຫຼືບໍ່ ຈຶ່ງເປັນສິ່ງຈຳເປັນ.

• CLEVI ບໍ່ໄດ້ຈຳກັດຢູ່ພຽງການສ້າງໂມເດວເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງສະໜອງໂຊລູຊັນ AI ທີ່ສາມາດນຳໄປໃຊ້ງານໄດ້ຈິງໃນພາກອຸດສາຫະກຳ.
• ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ມີຊ່ອງທາງສຳລັບອົງກອນຄົບຖ້ວນ ເຊັ່ນ Ivy Chat Platform, Clevi API Platform, ການປັບແຕ່ງສຳລັບແຕ່ລະອຸດສາຫະກຳ ແລະການຮອງຮັບຂໍ້ກຳນົດດ້ານຄວາມປອດໄພ.
• ພວກເຮົາມີຄວາມສາມາດດ້ານເຕັກໂນໂລຊີທີ່ຫາໄດ້ຍາກທັງໃນແລະຕ່າງປະເທດ ເຊັ່ນ AI ດ້ານກາຍະພາບ, ຫຸ່ນຍົນ ແລະການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຫຼາຍຮູບແບບ.

CLEVI ສະໜອງໂຊລູຊັນ AI ທີ່ເປັນຮູບປະທຳ ໂດຍໃຫ້ AI ເປັນ “ວິທີການ” ບໍ່ແມ່ນ “ເປົ້າໝາຍ” ແລະມີສ່ວນຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບວຽກງານຈິງແລະສ້າງນະວັດຕະກຳໃນອຸດສາຫະກຳ. ສຳຜັດຄວາມແຕກຕ່າງຂອງໂມເດວ Foundation ແບບ From-scratch ທີ່ແທ້ຈິງໂດຍກົງ.

ສອບຖາມແລະຂໍສາທິດ: [email protected]

Copyright© 2025 Clevi Inc. All rights reserved.